2016: El principio de una…¿década nueva? Parte 1

Blog original en inglés por Gene Chong
Traducido por Jane Moye-Rowley y Gladys Diaz-Vazquez

Le llegada de la primavera, como el Año Nuevo, hace que muchos de nosotros reflexionemos sobre lo que logramos y no logramos hacer el año pasado, y a establecer nuevos objetivos más ambiciosos para el próximo año. Pero ¿qué si deseara proponerse metas para los próximos 10 o 25 años en vez de uno? Sin duda, examinaría ambos su pasado y sus metas para el futuro con un mayor escrutinio. El número 2016 puede no parecer particularmente especial a primera vista, pero poco más de una década ha pasado desde que la revista “Science” publicó la edición sobre su 125 aniversario en el cual presentó 25 de las preguntas más grandes que la Ciencia enfrentaba en ese momento para el próximo cuarto de siglo.1

Dos de las grandes preguntas que se publicaron en el 2005 son de gran relevancia para el Centro de Nanotecnología Sostenible (CNS): ¿Cuán lejos podemos llevar el autoensamblaje químico?, y ¿Cuáles son los límites de la computación convencional?2,3 A veces el mirar al pasado puede proveer resultados muy entretenidos (¿Alguna vez ha visto I Love the ‘90s por VH1?) pero en otras ocasiones simplemente ofrece revelaciones interesantes para las metas del futuro. En las próximas dos entradas escribiré sobre lo que ha hecho el CNS y lo que piensa hacer en el futuro, para tratar de contestar estas preguntas.

Preguntas

El número del 125° aniversario de Science en 2005 nos da preguntas para el próximo cuarto de siglo que siguen pertinentes en 2016.  (imagen del nanotubo de Wikimedia)

¿Cuán lejos podemos llevar el autoensamblaje químico?

Auto-ensamblaje es un término amplio, que abarca la manera en que moléculas individuales o nanopartículas pueden unirse espontáneamente para formar estructuras jerárquicas complejas. En biología, existen varios ejemplos de auto-ensamblaje. Un ejemplo es cuando proteínas pasan de una simple hebra de amino ácidos, a una forma 3D con la cual obtiene una nueva función. Un segundo ejemplo es cuando los fosfolípidos se unen para formar una bicapa de lípidos.

una proteína

Una hebra de aminoácidos auto-ensamblando a una proteína. (imagen de Wikimedia)

Una de las preguntas que el CNS ha estado estudiando es como las nanopartículas afectan los procesos de autoensamblaje en sistemas biológicos y, por consiguiente la fisiología de sistemas vivientes. Por ejemplo, nanopartículas en muchas ocasiones están positiva o negativamente cargadas, y pueden interaccionar con ellas mismas u otras moléculas cargadas. En sistemas vivientes ciertos aminoácidos en las proteínas y las cabezas polares de los fosfolípidos que forman la membrana de la célula pueden estar cargados. Profesora Vivian Feng responde parte de la pregunta sobre autoensamblaje en esta entrada (en inglés) la cual habla sobre cómo nanopartículas de oro positivamente cargadas, se adhieren a las cabezas polares de los fosfolípidos que poseen carga negativa en la célula de la membrana y afectan la membrana negativamente al punto en que la célula muere.

La publicación la Dra. Feng escribió interesantemente muestra que estas nanopartículas cargadas pueden agruparse. La agrupación de las nanopartículas de oro reduce el área de superficie que estas poseen, lo cual disminuye su utilidad en aplicaciones como imaginología biológica. El que las nanopartículas se agrupen o se dispersen afecta cuan fuerte se adhieren a la membrana, potencialmente afectando su respuesta. Por consiguiente, queremos empujar el autoensamblaje a un punto en el cual podamos controlarlo y predecir la agregación de las nanopartículas sin interrumpir el autoensamblaje natural y esencial para los sistemas biológicos. De esta manera, podremos optimizar el rendimiento de nuevas nanotecnologías mientras mitigamos cualquier efecto tóxico que puedan tener contra la célula, organismo y el medio ambiente.

No se pierda nuestra próxima entrada en la cual discutiré como el CNS está trabajando para contestar la segunda grande pregunta publicada en “Science”: ¿Cuáles son los límites de la computación convencional?


RECURSOS INFORMATIVOS


REFERENCIAS

  1. Kennedy, D. & Norman, C. What don’t we know? Science, 2005, 309 (5731), 75. doi: 10.1126/science.309.5731.75
  2. Service, R. How Far Can We Push Chemical Self-Assembly? Science 2005, 309(5731), 95. doi: 10.1126/science.309.5731.95
  3. Seife, C. What Are the Limits of Conventional Computing? Science 2005, 309(5731), 96. doi: 10.1126/science.309.5731.96

 

Esta entrada se revisó el 26 de junio para mejorar la traducción.

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